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思维链提示是一种用于引导大型语言模型（LLM）通过逻辑步骤序列来完成任务的技术。尽管人工智能模型试图模仿人类，但它们需要详细的指令（即提示），才能生成高质量、准确且相关的输出。提示工程是创建优质提示的艺术与科学。思维链（CoT）推理是一种提示工程技术，它将复杂任务分解为一系列更简单、更易于处理的步骤，以得出答案。它让用户能够更好地控制并深入了解 LLM 是如何得出其回复的。 

思维链示例

“逐步解决以下数学应用题。

如果你有 7 根香蕉，给了朋友 4 根，然后又收到 5 根香蕉，之后扔掉 3 根烂香蕉，你还剩下几根香蕉？”

思维链输出

让我们一步一步来分析：

1. 你一开始有 7 根香蕉。
2. 你给了朋友 4 根香蕉，所以你还剩下：7 - 4 = 3 根香蕉。
3. 你又买了 5 根香蕉，所以你现在有：3 + 5 = 8 根香蕉。

4. 你扔掉了 3 根香蕉，所以你还剩下：8 - 3 = 5 根香蕉。

因此，你还剩下 5 根香蕉。

自然语言理解（NLU）是指计算系统或软件理解人类语言的能力。它使软件能够识别聊天意图和情绪，并通过逼真的对话交互，提供极具吸引力的用户体验。例如，Alexa 等助手可以回应人类语音，人工智能驱动的聊天机器人能够参与基于文本的对话。自然语言理解使这些系统能够接收任何人类生成的对话输入，将其转换为计算机内部语言语法，并根据输入采取行动。用户可以使用自己选择的语言，自然地与机器进行交互。

认知计算是让软件像人类一样推理和“思考”的过程。人类与生俱来的高级推理能力使我们能够适应新环境并解决复杂问题。例如，一个在森林中迷路的人可能会朝着水源移动以求生存，或者朝着交通噪音的方向移动以寻求帮助。同样，认知计算旨在通过感知、注意力和记忆，在软件系统中模拟人类的思维过程。

传统的人工智能（AI）系统可以解决针对其专门接受过训练的问题，比如按照用户指示分析数据、进行预测或生成文本。但是，认知计算旨在进一步推进人工智能，即教会软件系统通过独立决策来响应环境变化，从而实现预定目标。 

认知计算示例

以为组织中的某位专家安排预约任务为例。只能在专家有空的下午进行新的预约，且专家与客户需已有合作关系。预约还应在收到请求后的两周内完成。不过，这些条件存在一些细微差别，比如： 

• 愤怒或心烦的客户可提前预约，包括在上午时段预约。
• 可能会收到超过两周期限的预约请求。
• 某些长期客户可能需要特殊考虑，比如在预约完成后发送个性化电子邮件。

通常，可以训练人工智能通过满足主要条件来自动执行任务，但它无法像人类专业人员那样处理细微差别。但是，认知计算是一种人工智能技术，能够根据需要调整条件，在预约时实现客户满意度目标。例如，它可以读取客户消息中的情绪并优先处理其预约，或者为长期客户安排清晨的预约以满足其需求。

多模态人工智能是一种人工智能系统，能够处理、解读和整合多种数据类型，如文本、图像、音频和视频。许多业务工作流程会生成和使用包含多种相关数据类型的复杂数据集，例如带有字幕的视频、附有简历的图像，或带有相关设计计划的音频会议记录。多模态人工智能可以解读多样且丰富的信息集，以进行复杂的分析和自动化处理。企业利用视频分析、文档处理、内容创作及类似工作流程，从未结构化的多模态数据来源中获取准确见解并提高流程效率。

SQL 数据库是以表格形式组织的数据集合，其中包含行和列。数据的存储方式与电子表格类似，其中列表示数据属性，行则描述数据所对应的实体或对象。大多数 SQL 数据库使用结构化查询语言 (SQL) 进行用户数据交互——因此得其名。它们是关系数据库，因为您可以存储表之间的数据关系。

例如，产品表包含产品名称、类型、成本等列，而每一行则包含对应单个产品的值。客户表中有包含客户姓名和联系方式的列。您可以创建第三张表，将客户数据与他们购买的产品联系起来。

数据架构是描述和管理组织的数据收集、管理和使用的总体框架。当今的企业拥有来自各种数据来源的海量数据，不同的团队都希望访问这些数据，以用于分析、机器学习、人工智能和其他应用。现代数据架构是一个聚合性系统，在确保数据安全和质量的同时，还能使数据易于访问和使用。它定义了策略、数据模型、流程和技术，方便组织跨部门移动数据，并确保数据在需要时随时可用（包括实时访问），同时完全支持合规性。

独立软件供应商（ISV）是指创建并销售独立于底层硬件和操作系统的软件产品的组织。软件解决方案通常旨在解决客户的特定问题，如创建和管理销售或财务数据。它也可以是支持数据存储、安全性或身份验证的基础设施软件。供应商确保软件与各种硬件平台兼容，以满足广泛客户群体的需求。

ISV 以不同形式销售其软件，包括永久许可证、定期协议或软件即服务（SaaS）。尽管软件被授权给客户使用，但其所有权仍由 ISV 保留。

聊天机器人是一种程序或应用程序，用户可以通过语音或文本与之交谈。聊天机器人最早开发于 20 世纪 60 年代，随着时间的推移，为其提供支持的技术也发生了变化。聊天机器人传统上使用预定义规则与用户交谈并提供有脚本的回答。现代聊天机器人使用自然语言处理（NLP）来理解用户，并且能够深入而准确地回答复杂的问题。您的组织可以使用聊天机器人来进行扩展和个性化，以及改善从客户服务工作流程到 DevOps 管理等各个方面的沟通。

企业人工智能（AI）是指在大型组织中采用先进的人工智能技术。将 AI 系统从原型设计推向生产会带来规模、性能、数据治理、道德规范和法规遵从性方面的多项挑战。企业 AI 包括在大型组织内广泛使用 AI 的政策、战略、基础设施和技术。尽管需要大量投资和努力，但企业 AI 对大型组织来说非常重要，因为 AI 系统正日益成为主流。

合乎道德标准的人工智能（AI）是一套原则和实践，旨在促进负责任地开发和部署人工智能系统。与任何新技术一样，人工智能系统对用户、社会和环境具有变革性影响。合乎道德标准的人工智能意味着必须采取措施，提高积极影响，并优先考虑人工智能开发和使用方式的公平性和透明度。合乎道德标准的人工智能可确保人工智能的创新和数据驱动的决策不侵犯公民自由和人权。

文本分类是利用人工智能和机器学习（AI/ML）系统为开放式文本文档分配预先确定的类别的过程。许多组织都有大规模文档存档和业务工作流程，可以持续大规模生成文档，例如法律文档、合同、研究文档、用户生成的数据和电子邮件。文本分类是为进一步分析而对这些数据进行组织、结构化和分类的第一步。它可以自动为文档添加标签和标记。这为您的组织节省了数千小时人工阅读、理解和分类文档的时间。

人工智能（AI）座席是一种软件程序，它可以与环境互动，收集数据，并利用数据执行自决任务，以实现预定目标。人类设定目标，但人工智能座席会独立选择实现这些目标所需的最佳行动。例如，联络中心的人工智能座席需要解决客户的疑问。该座席会自动向客户提出不同的问题，查找内部文件中的信息，并给出解决方案。根据客户的回复，它可以决定是自己解决查询，还是将查询转给人工处理。